RnDCircle Logo
최선영 연구실
동아대학교 전기공학과 최선영 교수
압력센서 계측
호흡 진단 시스템
머신비전
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
구성원

최선영 연구실

동아대학교 전기공학과 최선영 교수

최선영 연구실은 시스템엔지니어링 관점에서 센서 기반 계측과 데이터 처리, 진단 또는 제어 로직을 시스템 모듈로 구성하는 연구를 수행합니다. 전기공학과 기반 기술을 활용하여 압력센서로 호흡압력을 계측하고 폐활량 및 호흡 근감소증 지표를 추정하는 간편 진단 시스템을 개발합니다. 동시에 스마트팩토리 적용을 위해 머신비전과 딥러닝을 활용한 굴 자동 탈각 시스템에서 인식 결과를 장치 제어로 연동하는 모듈 구조를 설계합니다. 모듈 간 입·출력 구조를 명확히 하여 알고리즘 갱신과 하드웨어 변경이 가능한 통합 구성을 확보합니다.

압력센서 계측호흡 진단 시스템머신비전딥러닝 알고리즘스마트팩토리 자동화
대표 연구 분야
연구 영역 전체보기
압력센서 기반 호흡·폐활량 간편 진단 시스템 모듈 연구 thumbnail
압력센서 기반 호흡·폐활량 간편 진단 시스템 모듈 연구
Pressure-sensor-based respiratory and lung capacity diagnostic system module research
연구 분야 상세보기
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
최신 논문
1
논문 전체보기
1
Article
|
·
인용수 1
·
2014
The temperature dependences of the electron-deformation potential phonon interacting system of a quasi two dimensional system under circularly-oscillating fields in CdS, GaN and ZnO
J. Y. Sug, S. H. Lee, Sanggun Choi
Journal of the Korean Physical Society
본 연구에서는 전자-변형 퍼텐셜 포논 상호작용 시스템에서 자기장 의존적 특성과 관련하여 광학 양자천이 선형(라인 셰이프)과 광학 양자천이 선폭을 조사한다. 우리는 두 가지 시스템을 고려한다. 하나는 우원형으로 진동하는 외부장에 노출되고, 다른 하나는 좌원형으로 진동하는 외부장에 노출된다. 이론적으로 CdS, GaN 및 ZnO에서 qusi-2차원 라울란드 분할(y) 시스템의 양자 광학 천이에 대한 온도의존성을 조사하였다.
https://doi.org/10.3938/jkps.65.1624
Condensed matter physics
Phonon
Physics
Electron
Deformation (meteorology)
Magnetic field
Quantum
Quantum well
Field (mathematics)
Line (geometry)
최신 정부 과제
7
과제 전체보기
1
주관|
2023년 3월-2024년 3월
|250,000,000
압력센서를 활용한 호흡 근감소증 및 폐활량 간편 진단기 개발
본 과제는 압력 센서를 활용하여 호흡 근감소증과 폐활량을 쉽고 간편하게 진단하는 기기를 개발하는 연구임. 연구 목표는 'BreaThCare MIP/MEP' 진단기기를 개발하고, KC 및 FCC 인증을 획득하여 웰니스 시장과 의료기기 시장에 판매하는 데 있음. 회로 성능 최적화 및 고객 맞춤형 제품 개발을 지향함. 핵심 연구 내용은 기구부 설계 및 제작, 시제품 제작, H/W 및 F/W 설계, 회로 성능 테스트, 안드로이드 및 iOS 앱 개발, 기기 성능 시험을 포함함. KC, FCC 인증 및 사용적합성 평가를 통해 제품 완성도를 높이는 것임. 기대 효과는 휴대성 증대로 자가 진단이 용이하고, 하나의 장치로 폐활량 및 최대 흡/호기압 측정이 가능하며, 앱 연동 데이터 시각화 및 원격 모니터링 기술로의 발전 가능성이 있음. 수입 의존 시장의 국산화로 무역수지 개선 및 의료비 절감에 기여함. 또한, 가정 중심의 호흡 재활 전환과 국내 기술력 확보를 통한 국제 경쟁력 강화에 이바지할 것으로 전망됨.
압력센서
호흡압력
폐활량
호흡운동
모니터링
2
주관|
2022년 4월-2022년 12월
|56,695,000
머신러닝을 이용한 패키지 소프트웨어의 파라미터 가속도 통합 시스템 개발
본 과제는 머신러닝 기술을 활용하여 패키지 소프트웨어의 파라미터와 가속도를 통합 관리하는 시스템을 개발하는 연구임. 이 시스템은 소프트웨어 사용 중 발생하는 단축키, 파라미터 등의 데이터를 효율적으로 수집하고 분석하여 사용자에게 맞춤형 기능을 제공하는 것을 목표로 함. 연구 목표는 가속도 값 수집을 위한 펌웨어 가속도 설정 기능 개발, 단축키 및 파라미터 데이터 손실 최소화 수집 알고리즘 개발, 비 로그인 단말기 사용자 식별 알고리즘 개발, 그리고 수집 데이터를 유의미한 정보로 가공 및 시각화하는 플랫폼 개발임. 핵심 연구 내용은 데이터 수집 알고리즘, 응용 프로그램 파라미터/단축키 통합 솔루션, 임베디드 시스템, 그리고 가속도 알고리즘 펌웨어 적용 PCB 연구를 포함함. 이러한 연구를 통해 소비자 맞춤 기능 및 추천 기능 제공, 호환성 기술 개발 자동화, 파라미터 가속도 조작 기능 및 신제품 개발이 가능할 것으로 예상됨. 또한, 소비자 오류 문의 감소, 해외 제품 수입 대체 효과, B2B 중심 제품의 B2C 전환, 새로운 시장 개척 및 국내 기술 확보를 통한 해외 경쟁력 강화, 경쟁 제품과의 기술 격차 확보, 그리고 SW 기술력 기반의 HW 모방 제품 방어가 기대됨.
파라미터
단축키
데이터
수집
알고리즘
3
주관|
2021년 5월-2023년 5월
|150,102,500
딥러닝을 활용한 굴 자동 탈각 시스템 개발
본 과제는 딥러닝 기술을 활용하여 굴의 분류, 탈각, 추출 등 전 과정을 자동화하는 시스템을 개발하는 연구임. 이는 굴 가공 산업의 효율성과 위생을 크게 향상시키기 위한 목적임. 연구 목표는 머신비전 기반 굴 분류장치의 99% 이상 분류 정확도 달성, 유연칼날 및 공압장치 활용 알굴 비손상 추출 성공률 99% 이상 및 2초/ea 이하 추출시간 구현에 있음. 또한, 고속회전형 원심분리장치와 고속절단장치를 개발하여 각각 원심가속도 500m/sec^2 이상, 굴 배출 1.5ea/sec 이상, 커팅시간 2초/ea 이하를 목표로 함. 핵심 연구 내용은 머신비전 굴 측정 알고리즘, 굴 푸셔 및 정렬장치 설계, 비정형 형상 대응 유연칼날 및 공압장치 제작, 고속회전 원심분리장치 및 고압 워터젯 기반 고속절단장치 개발, 그리고 생굴의 신선도 및 관능평가 분석을 포함함. 기대 효과는 굴 탈각 전 공정 무인자동화 시스템 구축을 통한 기술적 성과와 함께, 식품 위생 관리 강화, 고용 창출, 소프트웨어 비용 절감, 양식 어민 소득 증대 및 국내 시장 점유율 확대 등 경제적, 산업적 기여가 전망됨.
굴 탈각
머신비전
스마트팩토리
딥러닝
식품기계